基于RVA法的河流生态需水量研究

以河流生态水文变化的指标体系（Indicator of Hydrologic Alteration,IHA）为基础,立足整体河流水文情势的流量谱系,采用变异性范围法（Range of Variability Approach,RVA）,进行基于长系列历史流量资料的河流生态需水量估算,并以山西省5条较大河流的生态敏感断面为对象进行研究。结果表明,利用本方法估算的结果是合理的,可为河流生态需水量的估算和水资源的可持续开发利用提供科学依据。     

长江中游陆溪口水道河床演变机理研究

陆溪口河段是长江典型鹅头型汊道,滩槽演变复杂,是长江中游重点浅滩碍航河段。本文深入分析了河段的上下游河势关系以及影响因子之间的耦合作用,认为可以将河道平面内的主流带位置作为影响河床演变的综合动力因子,并利用特征流量的概念对主流带位置进行了定量描述。在利用特征流量揭示河床演变机理的同时,得到了"来流过程与特征流量的相对关系决定河床演变的冲淤性质,特征流量级持续作用时间长短与沙量的大小共同决定河床演变的幅度"的重要结论,得到了"三峡水库蓄水改变下游水沙过程,使河段航道发展条件优于蓄水前"的结论,并给出了具体依据。     

中型山区河流水电站下游的鱼类生态需水量计算

为更好地对河流水电开发后的鱼类进行保护,探讨中型山区河流水电站下游的鱼类生态需水量计算.参照大型河流鱼类水力生境参数标准,根据中型山区河流的特点,得到中型山区河流鱼类水力生境参数的参考标准.选取有代表性的四川中型山区河流杂谷脑河进行鱼类生境原型观测,原型观测结果证实了该参考标准能够满足杂谷脑河鱼类对生境的实际需求.基于所得到的参考标准,应用生态水力学法对杂谷脑河红叶二级、理县以及甘堡3座电站减水河段的鱼类生态需水量进行计算分析,得到3座电站的生态需水量推荐值.通过分析可知,所得到的生态需水量推荐值占年均天然流量以及设计引用流量的比例都不高,在3座电站的运行实践中,具有可操作性.     

闽江下游天然河床的未来演进趋势

在探明闽江下游天然河道河沙储量的基础上,分别从水动力作用和人为挖沙两个方面预测闽江下游河床演变的趋势,提出了基于水动力作用引发河床演变的“三类分区”假说和基于人为挖沙引发河床演变的“四区分类”假说,并分别给出了水动力和人为挖沙对河道关键断面水位变化规律的影响。研究结果表明：人为挖沙对闽江下游河道演变的影响大于水动力作用对天然河道的影响。闽江下游河床演变研究工作对其堤防安全、闽江口湿地保护、城市饮用水安全、跨江桥梁及沿江公路安全、航运和沿江城市污染物排放控制均具有重要意义。     

淮河干流正阳关至峡山口段 河道整治研究

通过分析淮河干流形态、水沙时空分布、冲淤变化等基本特性,开展了河工模型试验研究和二维水动力数值计算,采用2003、2005、2007年实测洪水资料对模型进行率定与验证,模拟值与实测资料吻合较好,为河道整治提供了研究思路。利用模型对河道整治方案进行了效果分析,对行洪区调度方案进行了优化。     

水电站日调节对河流生境条件影响的 生态水文评价方法研究

从表征水电站日调峰特征出发,参照生态水文参数中的频率、大小、变化率、时间等生态角度的概念,建立了由发电水流脉冲的频率、大小、历时等指标组成的评价指标体系,并运用该指标体系对长江重要支流水阳江上港口湾水库日调节的水位过程影响进行了实例分析。研究成果对于水利工程生态环境影响评价具有一定参考价值。     

黄河下游漫滩洪水调控模式研究

针对漫滩洪水特性提出了改善黄河下游“二级悬河”的方案,应用动床模型试验对改善方案进行了模拟研究。结果显示：控制漫滩可以有效的减缓“二级悬河”的发展,加大主槽累计冲刷量,减小滩区淹没面积及改善河道横比降。如果黄河下游遭遇大漫滩洪水,可以在控制漫滩条件下排放最大洪峰流量不超过10 000 m3/s的过程洪水。     

溪洛渡水电站空调系统节能性分析

对金沙江溪洛渡水电站的空调系统进行了节能性分析,即：该空调系统利用江水获取冷量,通过组合式空调进行一级表冷、二级表冷,并与制冷机组冷凝器进行热交换,来满足整个厂房的冷负荷。与传统的冷却塔散热方式相比较,该空调系统突出了利用江水进行散热节能的优点。     

北京市转河生态修复评价

城市河流健康状况直接影响到人们的生活质量,因此其修复问题也越来越受到关注。研究通过对修复后的转河进行实地调查,共选择10个调查样点,以气味、流速比、水深比、河岸的坡度、坡长、河宽、河岸材质、河床材质、植物种类和盖度、底栖生物的多样性指数、防洪功能、公众满意程度、可亲水度为评价指标,并结合权重分析法和专家打分法确定各指标的权重,对转河的修复效果作出评价。经分析得出转河的综合评价得分为2.75,属中上等水平。其中,上游河段评分较高,修复措施完善,河流生态功能和社会功能基本恢复;下游河段评分较低,主要是受地形影响,河流两岸仍是竖直硬质护岸,阻隔河水交换,进而影响河流水质和生物多样性的恢复。     

Evaluation of suspended load transport rate using transport formulas and artificial neural network models （Case study： Chelchay Catchment）＊

Accurate estimation of sediment load or transport rate is very important to a wide range of water resources projects. This study was undertaken to determine the most appropriate model to predict suspended load in the Chelchay Watershed, northeast of Iran. In total, 59 data series were collected from four gravel bed-rivers and a sand bed river and two depth integrating suspended load samplers to evaluate nine suspended load formulas and feed forward backpropagation Artificial Neural Network (ANN) structures. Although the Chang formula with higher correlation coefficient (r = 0.69) and lower Root Mean Square Error (RMSE = 0.013) is the best suspended load predictor among the nine studied formulas, the ANN models significantly outperform traditional suspended load formulas and show their superior performance for all statistical parameters. Among different ANN structures two models including 4 inputs, 4 hidden and one output neurons, and 4 inputs, 4 and one hidden and one output neurons provide the best simulation with the RMSE values of 0.0009 and 0.001, respectively.